최근 집중호우 등 기상으로 인한 재해가 증가함에 따라 수문기상, 방재분야에서 레이더를 이용한 기상 및 재해예측에 대한 관심이 증대되고 관련연구가 활발히 이루어지고 있다. 환경부 등에서는 레이더 네트워크를 전국적으로 구축 운영함에 따라 레이더의 활용성이 강조되고 있지만, 레이더자료를 활용하고자 하는 실무자 및 연구자들은 레이더자료의 특성을 이해해야하고 레이더자료 형식(UF)의 변환과 보정에 시행착오를 경험하고 있다. 이에 본 연구에서는 UF형식의 레이더자료를 이미지 및 텍스트파일(ASCII file)로 생성할 수 있도록 JAVA 언어를 이용한 GUI방식의 레이더자료를 표출 및 분석 프로그램(RaDAP; Radar Display and Analysis Program)을 개발하였다. 본 프로그램을 이용하여 원하는 레이더강우 자료를 도출하고 이를 이용한 분석을 수행하는데 필요한 소요시간을 최소화 할 수 있어 다양한 분야에서 레이더자료의 활용성을 높이는데 기여할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 관광의 1차적인 정보원으로서의 홈페이지와 관광홍보물의 언어학적 전환의 특징을 살펴보고자 한다. 즉 관광관련 사이트의 한국어 원문과 영어 번역물을 비교하면서 관광정보 텍스트가 올바르게 언어전환 되었는지 점검하고 나아가 전환된 영어번역물과 한국어 원문을 대조하면서 번역물에서 발생하는 언어규약과 의사소통의 특징을 살펴본다. 특히 한국어와 영어는 언어유형에서 대조적인 언어로서 번역을 통해 전환되었을 때 특이한 담화의 양상을 보인다. 즉 한국어에 비해 영어표현은 직설적이고 우회적인 표현을 피하는 경향이 있다. 또한 영어번역본에서는 영어 화자위주로 언어가 변형되어 표현됨을 주시할 수 있다. 이것은 영어를 사용하는 언어군에서 흔히 발생하는 양상으로 광의의 문화간의 차이로 간주될 수 있다. 따라서 외국관광객의 1차적 정보원으로서의 관광웹사이트는 관광정보를 제공하는 동시에 목적지의 문화를 간접적인 형태로 표현함으로써 사회적 이미지 형성과 문화간 차이를 대변하며 커뮤니케이션의 일환으로서 공손의 원칙과 Grice의 원칙을 준수하고 있다.
실시간검색어는 지금 바로 이슈가 되는 검색어의 검색 증가율이 단기간에 급상승하는 것을 중심으로 하기 때문에 일정기간 지속적으로 관심도를 유지하고 있는 이슈를 나타내지 못하고 이들이 가까운 미래에 어떤 변화를 보이는지에 대한 것도 알 수 없는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복할 수 있도록 일정기간 동안 상위 10위 안에 속한 적이 있는 실시간검색어에 대해 일자별, 시간별 지속성을 평가하여 꾸준히 관심을 받는 검색어를 추출한다. 그런 다음, 이들 중 상위에 속하는 검색어의 관심도가 어떻게 변화하는지를 알 수 있게 하는 시계열 분석과 신경망을 이용하는 방법을 제시하고 이를 통해 도출한 실제 예를 통해 가까운 미래의 변화량을 예측한 결과를 보인다. 일자별로는 시계열 분석을, 시간별로는 인공신경망의 학습을 통해 예측하는 것이 좋은 결과를 보인다는 것을 알 수 있다.
포털사이트의 실시간 검색키워드는 검색횟수의 순간증가율이 높은 순서대로 나타나므로 짧은 시간에 관심도가 급상승하는 이슈는 쉽게 보여주지만, 포털사이트별로 다른 결과가 도출되고 일정기간에 대한 이슈는 나타내지 못하는 한계가 있다. 따라서, 일정기간 동안의 전체 실시간 검색키워드에서 핵심 이슈를 찾고 각 포털사이트별로 집계한 결과와 이들의 차이를 분석한 결과를 보여주는 것은 이슈를 보다 실제적으로 이해할 수 있는 근거를 제공하고 자주 변화하는 실시간 검색키워드에 대한 일관성을 유지할 수 있게 해준다는 측면에서 의미가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 두 개의 포털사이트에서 제공하는 실시간 검색키워드의 주간 분석을 통하여 주간 핵심 이슈를 추출하고 이들의 차이를 분석한다. 두 포털사이트의 실시간 검색키워드 중요도 점수에 대한 독립표본 t검정과 실시간 검색키워드 생존함수에 의한 생존분석 결과, 두 포털사이트는 차이가 있다는 것을 보였다.
최근 대규모 복합화된 형태로 나타나는 재난을 효과적으로 관리하기 위하여 기존 재난관리 담당자들이 재난 상황관리를 위해 참조하고 있는 재난 메뉴얼, 관련 법규 등의 비정형 텍스트 형태의 재난정보와 재난 유관기관 시스템에 구축되어 있는 정형의 다양한 재난정보의 상호 연동 체계를 구축하고, 이를 통해 재난 관련 유관기관 간 공동활용이 가능한 재난정보 공유시스템 구축 방법론을 제안하고자 한다. 특히 최근 들어 경주, 포항 등 발생 빈도가 급격하게 늘어나고 있는 지진을 중심으로 지진 메뉴얼, 지진 화산재해대책법 등 비정형 정보와 지진 관련 유관시스템 내 정형 지진정보를 대상으로 정형 비정형 정보 연계를 수행하고 최종적으로는 연계된 정보를 기반으로 지진 상황관리에 필요한 정보를 제공하는 서비스를 제안하였다. 구축된 서비스를 통해 업무담당자는 비정형 정형 정보가 융합된 범부처 및 기관의 지진정보를 획득하여 효과적인 지진 상황관리를 수행할 것으로 기대된다.
감성 분석에서 정확한 감성 분류는 중요한 연구 주제이다. 본 연구는 최근 많은 연구가 이루어지는 word2vec과 앙상블 방법을 이용하여 효과적으로 한국어 리뷰를 감성 분류하는 방법을 제시한다. 연구는 20 만 개의 한국 영화 리뷰 텍스트에 대해, 품사 기반 BOW 자질과 word2vec를 사용한 자질을 생성하고, 두 개의 자질 표현을 결합한 통합 자질을 생성했다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Naive Bayes, Support Vector Machine의 단일 분류기와 Adaptive Boost, Bagging, Gradient Boosting, Random Forest의 앙상블 분류기를 사용하였다. 연구 결과로 형용사와 부사를 포함한 BOW자질과 word2vec자질로 구성된 통합 자질 표현이 가장 높은 감성 분류 정확도를 보였다. 실증결과, 단일 분류기인 SVM이 가장 높은 성능을 나타내었지만, 앙상블 분류기는 단일 분류기와 비슷하거나 약간 낮은 성능을 보였다.
SNS와 페이스북과 같은 서비스가 대중화되면서 마이크로블로그와 같은 작은 크기의 빅 데이터 사용이 증대되고 있다. 그러나, 현재까지 작은 크기의 빅 데이터의 탐색 결과의 정확성과 계산비용은 미해결 상태로 남아있다. 본 논문에서는 빅 데이터 환경에서 마이크로블러그와 같은 작은 크기의 텍스트 정보의 탐색 속도를 향상시키기 위한 확률기반의 서브넷 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터의 속성 정보에 확률값을 부여하여 서브넷을 구성하여 데이터 탐색 속도를 높였다. 또한, 제안 기법은 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 서브넷을 구성하는 데이터 의확률값 간 연계 정보를 쌍으로 처리함으로써 데이터의 접근성을 향상시켰다. 실험결과, 제안 기법은 CELF 알고리즘보다 평균 6.8% 높은 탐지율을 보였으며, 처리시간은 평균 8.2% 단축시켰다.
본 논문은 서사 창작에 도움을 제공하기 위해서 영문학 작품 기반으로 스토리 DB를 구축해야 하는 필요성과 개발방안의 특성을 탐색하고자 한다. 보다 구체적으로는 영문학 고전으로 알려져 있는 윌리엄 셰익스피어의 작품 <햄릿(Hamlet)>을 예시로 두고 모티프 기반으로 서사의 구성요소간의 관계를 논리적으로 구조화시키기 위한 방안을 제안하였다. 영문학 작품의 특정 텍스트에서 서사의 최소 단위 모티프 데이터를 추출한 후에 내부적으로 데이터를 연결하면서 서사 창작자에게 도움을 제공할 수 있는 스토리 DB의 절차적 개발 틀을 제시하고자 한다. 이와 같은 연구가 축적되면 앞으로 양질의 스토리텔링 콘텐츠가 해외 문학작품 기반으로 (재)생산될 수 있는 기반이 조성될 뿐 아니라 영미문학 작품 역시 보다 대중적인 콘텐츠로 학제간 연구자들에게 노출될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 디자인 사고 과정에서 디자이너의 시각적 표현도구 중 하나인 '에스키스(esquisse)'를 분석하였다. 결과물 이미지의 유사성에 근거하여 F.G.I를 통해 M, N, O, P, Q 5가지 유형으로 분류하였으며, Ned Herrmann의 두뇌 4분할 이론에 근거한 두뇌선호도검사(HBDI)를 통해 두뇌활용영역의 선호유형을 분류하였다. 분류된 5가지 에스키스 유형과 이에 따른 두뇌유형의 비교 대조분석을 통해 상관관계를 찾아내어 디자인 사고 유형을 정의하였다. 구조적인 좌뇌형(M), 감성적인 변연계형(N), 시각적인 우뇌형(O), 평면표현을 선호하는 우뇌형(P), 텍스트표현을 선호하는 우뇌형(Q)의 5가지 디자인 사고 유형을 통해 디자이너의 다양한 성향과 특징을 분석하는 것이 가능하였으며, 또한 두뇌의 결핍영역을 보완시켜 창의적인 결과물을 도출해낼 방법을 찾아내는 연구의 기틀을 마련하였다.
본 연구의 목적은 사운드 데이터를 3차원 입체 이미지로 시각화하는 방법을 제공하는 것이다. 사운드 데이터의 시각화는 사운드데이터의 음역채널을 텍스트베이스형태의 스크립트 제작한 후 설정된 알고리즘에 따라 수행한다. 알고리즘은 음역 채널 설정단계, 사운드 시각화용 화면프레임 설정단계, 단위 입체이미지 구현체 특성정보 설정단계, 사운드 데이터 음역 채널 검출단계, 사운드 시각화단계등 총 5단계로 이루어지며, 마우스등의 입력장치로 최소한된 입력신호조작으로 3D 시각화를 수행한다. 일반적인 방법으로 애니메이터가 할 수 없는 양을 가진 사운드 파일을 이용해, 애니메이터가 작업하는 시간과 제시한 연구방법을 이용한 작업시간을 비교하여, 본 연구에서 제시한 3D 시각화 방법이 창의적 예술적 이미지를 제작에 저비용, 고효율 방법임을 부각하였다. 향후, 게임엔진에서 렌더링 과정을 거치지 않는 방법으로 사운드 데이터의 실시간 시각화 방법을 연구할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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